29.07.2026
REPORTAGE

Wenn die KI das Experiment plant: Zu Besuch im Labor, das sich selbst steuert

Auf dem Campus Hönggerberg der ETH Zürich arbeiten Roboter und Künstliche Intelligenz zusammen: Eine Software des schweizerisch-amerikanischen Startups Atinary entwirft die Experimente, Roboter in den Laboren von SwissCAT+ an der ETH Zürich führen sie aus, rund um die Uhr. brutkasten war vor Ort und hat mit Atinary-Mitgründer und CTO Loïc Roch sowie Christoph Schnidrig, Head of Technology bei Amazon Web Services Schweiz, über den beschleunigten Forschungsbetrieb gesprochen. Und darüber, warum die größte Hürde nicht die Technologie ist.
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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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Ed Prinz | Foto: Ed Prinz / Hintergrund Canva

Wer in den vergangenen Jahren auf Wiener Blockchain-Events unterwegs war, ist an Ed Prinz kaum vorbeigekommen. Seit fast acht Jahren gestaltet er die Blockchain- und Web3-Landschaft als Berater, Projektleiter und Organisator. Neben der Umsetzung zahlreicher Education-Events, Workshops und Meetups verantwortete er unter anderem die Vienna Blockchain Week und unterstützte Unternehmen bei der Entwicklung von Blockchain-Projekten. „Nur wenn man darüber spricht, nimmt man den Menschen die Ängste“, sagt Prinz über seine Motivation, Wissen zu vermitteln und die Community zusammenzubringen. Mit seinem Unternehmen neob hat der Wiener Gründer nun allerdings ein Thema in den Mittelpunkt gerückt, das mit Token und Settlement Layern nur noch die technologische DNA teilt: Agentic AI.

Der Umweg über das Weinviertel

Der Einstieg in das Thema erfolgte über den Kryptomarkt. Gemeinsam mit seinem Team entwickelte Prinz zunächst moonlytics.ai, ein KI-basiertes Portfolio-Management-System für Crypto Asset Manager. Daraus entstand später moonboard.ai, eine Analyseplattform für Krypto-Investoren, die mithilfe mehrerer KI-Agenten Social Media, Markt- und Liquiditätsdaten sowie Nachrichten auswertet und daraus verschiedene Scoring-Modelle für die Identifikation aussichtsreicher Krypto-Assets berechnet.

Die eigentliche Wendung brachte dann eine Anfrage aus dem Freundeskreis: Ein befreundeter Winzer aus dem Weinviertel wollte einen Webshop. Das neob-Team baute den Shop und setzte obendrauf, was es ohnehin schon konnte: einen KI-Agenten. So entstand der „AI Sommelier“ von stich.wine, ein Assistent, der Kund:innen im Webshop berät, Weine empfiehlt und bis zum Kaufabschluss begleitet. Mit dem Projekt wollte man auch international sichtbar werden, etwa auf der Weinmesse ProWein in Düsseldorf und beim Meininger Award.

Der Zeitpunkt war günstig, wie Prinz einräumt: Die Weinbranche steckt angesichts sinkenden Konsums in den USA und Europa in einer Krise. Eine innovative Lösung, die neue Kaufanreize schafft, sei entsprechend gut angekommen.

In wenigen Minuten zum eigenen KI-Agenten

Aus dem Proof of Concept ist eine Plattform geworden: bitpull.ai. Unternehmen erstellen dort laut Prinz in wenigen Minuten einen eigenen KI-Agenten und passen ihn auf ihren Use Case an, ganz ohne Programmierkenntnisse. Danach ist der Agent überall dort im Einsatz, wo Kunden anklopfen: auf der Website, am Telefon mit eigener Rufnummer, auf WhatsApp und Telegram bis hin zur E-Mail. Er beantwortet wiederkehrende Anfragen, bucht Termine oder leitet an die richtige Stelle weiter: rund um die Uhr, in über 90 Sprachen und, wie Prinz betont, „immer freundlich und geduldig“.

Die Zielgruppe sind vor allem KMU: der Friseursalon, die Kfz-Werkstatt, die Tierarztpraxis, das Hotel. Beim Vertrieb setzt Prinz auf den denkbar direktesten Weg: Er spricht Unternehmer:innen an, denen er ohnehin begegnet, und zeigt ihnen eine Live-Demo. „Die meisten verstehen sofort, worum es geht, und haben selbst gleich wieder hundert neue Ideen“, erzählt der Gründer. Ergänzt wird der persönliche Verkauf durch Vertriebspartner, die mit Provisionen zwischen 15 und 30 Prozent beteiligt sind, sowie Affiliate-Programme. In einem nächsten Schritt sollen Kaltakquise und Meta Ads dazukommen.

Am Markt ist neob damit freilich nicht allein: Voice- und Agenten-Lösungen für KMU sind derzeit eines der am dichtesten besetzten Felder im AI-Bereich. Prinz reklamiert für bitpull.ai dennoch ein Alleinstellungsmerkmal: Man sei aktuell einer der wenigen Anbieter, der Agenten-Erstellung samt Knowledge Base über mehrere Kanäle in wenigen Minuten ermögliche, bei einer Marge von 90 Prozent, so seine Darstellung.

Bootstrapped, mit Mentor an der Seite

Finanziert ist das alles bislang aus eigener Tasche. „Ich war schon lange in der Berufswelt tätig und hab mir ein kleines Pölsterchen zur Seite gelegt“, sagt Prinz. Externe Investoren gibt es keine, und aktuell auch keinen akuten Bedarf: Das nächste Etappenziel für 2026 sind 100 zahlende Kunden, danach soll die Marke von 1.000 Kunden fallen.

Begleitet wird Prinz dabei von einem prominenten Mentor: Peter Augustin, einer der Internet-Pioniere des Landes. Augustin gründete 1996 gemeinsam mit Michael Gredenberg den Internetprovider Inode, der aus kleinsten Anfängen zum größten privaten Provider Österreichs heranwuchs und Ende 2005 für einen kolportierten dreistelligen Millionenbetrag an UPC verkauft wurde. Zuletzt war Augustin vor allem als Web3-Investor aktiv, unter anderem gemeinsam mit dem von David Teufel aufgesetzten Fonds Tigris Web3.

Die ersten vier Jahre führten Gredenberg und Augustin Inode komplett zu zweit, ohne Mitarbeiter. „Da kriegst du einfach die besten Learnings“, erinnert sich Augustin: „Du hast deine Technik, du hast dein Produkt und du verkaufst.“ Das Projekt von Prinz erinnere ihn stark an die eigene Anfangszeit im Internet-Boom: „Du hast kein Branchenlimit. Du kannst es einem Anwalt verkaufen, einem Arzt, einer Autowerkstatt, einem Architekten.“ Der Bedarf sei damals wie heute praktisch zu hundert Prozent vorhanden gewesen, man habe nur den Markt einfangen müssen: „Genau in der Phase sind wir jetzt.“

Investiert ist Augustin bei neob übrigens nicht, wie beide betonen. Die Beziehung sei freundschaftlich, Augustin coacht. Perspektivisch sieht er sich aber durchaus auf der Investorenseite, „wenn es eines Tages dazu kommen sollte“. Momentan sei das schlicht nicht notwendig: „Das Produkt verkauft sich von selber.“

Die wichtigste Lektion aus dem Mentoring? Für Prinz ist es der Fokus auf den Vertrieb: Wer Product-Market-Fit finden wolle, müsse in erster Linie lernen, das eigene Produkt selbst zu verkaufen, und über das direkte Kundenfeedback prüfen, ob es überhaupt ein konkretes Problem löst.

AI Act als Pflichtprogramm, Krypto als Geduldsspiel

Beim Thema Regulierung gibt sich Prinz gelassen: Dieses sei von Anfang an mitgedacht worden. Die Transparenzpflichten des EU AI Acts (Art. 50) setze die Plattform standardmäßig um: Anrufer wie Website-Besucher werden zu Beginn jeder Interaktion darauf hingewiesen, dass sie mit einem KI-System sprechen, im Gespräch selbst ebenso wie in schriftlicher Form. Auch beim Datenschutz orientiert sich bitpull.ai an europäischen Standards: Die Verarbeitung erfolgt DSGVO-konform auf Servern in der EU, Auftragsverarbeitungsverträge stellt das Unternehmen seinen Kunden standardmäßig bereit. Eine Übergabe an einen menschlichen Mitarbeiter bleibt (je nach Konfiguration) jederzeit möglich.

Und die alte Heimat Krypto? Dort sieht Prinz ein gespaltenes Bild: Auf institutioneller Seite gebe es dank Regulierung immer mehr Adoption, auf der Retail-Seite komme davon derzeit wenig an. Es fehle schlicht an sinnvollen Produkten mit guter Usability, und „es hat ziemlich oft verbrannte Erde gegeben, weil viele sehr viel Geld verloren haben“.

Vorerst gehört die Aufmerksamkeit des Gründers also den Agenten. Aktuell ist neob bewusst breit aufgestellt, um herauszufinden, welche Branche und welche Nische am besten funktioniert. Danach, so der Plan, geht es spitz hinein.

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